驾校网站开发计划书,一个微信网站多少钱,便宜正品的购物app,wordpress代码打包说明#xff1a;该系列文章从本人知乎账号迁入#xff0c;主要原因是知乎图片附件过于模糊。
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系列文章地址#xff1a; 【GPT-SOVITS-01】源码梳理 【GPT-SOVITS-02】GPT模块解析 【GPT-SOVITS-03】SOVITS 模块-生成模型解析 【G…说明该系列文章从本人知乎账号迁入主要原因是知乎图片附件过于模糊。
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系列文章地址 【GPT-SOVITS-01】源码梳理 【GPT-SOVITS-02】GPT模块解析 【GPT-SOVITS-03】SOVITS 模块-生成模型解析 【GPT-SOVITS-04】SOVITS 模块-鉴别模型解析 【GPT-SOVITS-05】SOVITS 模块-残差量化解析 【GPT-SOVITS-06】特征工程-HuBert原理
1.概述
HuBert 模型目的在于提取音频自编码特征其核心架构如下
说明代码主要参考 HuggingFace 的transformers 开源库 输入原始音频数据通过类似Bert原理的编码器形成隐变量即在进入多头注意力模块前增加了随机的掩码训练时第一轮比对原始音频的 MFCC 特征做 kmean 编码类似残差向量量化网络。针对隐变量与编码做交叉熵损失训练时第二轮比对编码器生成的隐变量第6/9层做 kmean 编码再针对隐变量与编码做交叉熵损失
与论文中的截图做一下对比
2.核心源码解析
2.1、特征提取HubertFeatureEncoder 默认为 7层一维卷积每层卷积参数主要是 kernel 和 stride 不同
2.2、核心编码器HubertEncoder 默认为 12层编码器模块在输出时包含了最终层的输出以及中间各层的输出
2.3、有监督微调HubertForCTC 论文中同样给出了基于CTC损失的微调在微调时特征提取编码器参数固定
CTC 损失的价值主要是用于输出和标签的不一致性。举例 假设 hello 这个单词在10秒内完成则按秒分帧每一秒对应一个字母的概率。即可能是 hhhhellooo。损失计算的时候是要对比 hhhhellooo 和 hello 的差异。
3、调试代码参考
from transformers import HubertModel, HubertConfig
import torch
import librosa
import torch.nn as nndef _test_pred_vec():config HubertConfig()model HubertModel(config)device cuda if torch.cuda.is_available() else cpumodel.to(device)wav_in ../data/test.wavaudio, sr librosa.load(wav_in, sr16000)audio torch.from_numpy(audio).to(device)x audio[None, :]vec model.forward(x)print(vec)def _test_ctc_loss():ctc_loss nn.CTCLoss()log_probs torch.randn(50, 16, 20).log_softmax(2).requires_grad_()targets torch.randint(1, 20, (16, 30), dtypetorch.long)input_lengths torch.full((16,), 50, dtypetorch.long)target_lengths torch.randint(10, 30, (16,), dtypetorch.long)loss ctc_loss(log_probs, targets, input_lengths, target_lengths)print(loss)if __name__ __main__:#_test_pred_vec()_test_ctc_loss()
